x_topleft、y-topleft、x_bottomright、y-bottomright
时间: 2023-02-25 10:16:43 浏览: 40
x_topleft 表示左上角的横坐标,y_topleft 表示左上角的纵坐标。x_bottomright 表示右下角的横坐标,y_bottomright 表示右下角的纵坐标。这些坐标通常用于定义一个图形或者矩形的位置和大小。
相关问题
Point aim_top = Point(420, 210); Point aim_bottom = Point(290, 170); //for (int i = top_Left2.y; i < bottom_Right2.y; i++) for (int i = 170; i < 210; i++) { for (int j = 290; j < 420; j++) //for (int j = top_Left2.x; j < bottom_Right2.x; j++) { if (roiimg2.at<uchar>(i, j) == 255) { if (i < aim_top.y) { aim_top.y = i; } if (j < aim_top.x) { aim_top.x = j; } if (i > aim_bottom.y) { aim_bottom.y = i; } if (j > aim_bottom.x) { aim_bottom.x = j; } } } } cout << "top点:" << aim_top.x << " , " << aim_top.y<<endl; cout << "bottom点:" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl; int xl_2D_Point =abs( aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x); cout << "2D斜率:---" << xl_2D_Point << endl;帮我优化下这段代码
这段代码中的两个for循环可以使用OpenCV提供的函数来代替,可以大大提高代码的效率。同时,变量名的命名和代码的注释也可以更加清晰明了。
下面是优化后的代码:
```c++
Point aim_top(420, 210);
Point aim_bottom(290, 170);
cv::Rect roi_rect(290, 170, 130, 40);
cv::Mat roi_img = roiimg2(roi_rect);
cv::Point min_loc, max_loc;
cv::minMaxLoc(roi_img, NULL, NULL, &min_loc, &max_loc);
aim_top.x = roi_rect.x + min_loc.x;
aim_top.y = roi_rect.y + min_loc.y;
aim_bottom.x = roi_rect.x + max_loc.x;
aim_bottom.y = roi_rect.y + max_loc.y;
cout << "top点:" << aim_top.x << " , " << aim_top.y << endl;
cout << "bottom点:" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl;
int xl_2D_Point = abs(aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x);
cout << "2D斜率:---" << xl_2D_Point << endl;
```
优化后的代码使用`cv::Rect`来定义ROI区域,使用`cv::Mat`来获取ROI图像。然后使用`cv::minMaxLoc`函数来获取ROI图像中的最小值和最大值的位置,从而得到aim_top和aim_bottom的坐标。这种方法比使用双重循环要快得多。
def get_bbox(height, width, points): polygons = points mask = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] left_top_r = np.min(rows) left_top_c = np.min(clos) right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) return [ left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r ]
这段代码是一个函数,用于从图像中给定的多边形 points 中提取出包含该多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息。具体来说,输入参数包括图像的高度 `height`、宽度 `width`,以及多边形的顶点坐标 `points`。函数首先将多边形 points 转换为一个二值掩模图像,其中多边形内部的像素值为 1,其余像素值为 0。然后,通过 PIL 库中的 ImageDraw.Draw.polygon 函数,将多边形的轮廓绘制在掩模图像上,生成一个包含多边形的二值掩模。接着,函数将该二值掩模转换为一个布尔类型的 numpy 数组 `mask`。然后,函数根据 `mask` 中像素值为 1 的位置,计算出多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息,即左上角坐标 `(left_top_c, left_top_r)` 和宽高 `(right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r)`,并将其打包成一个列表返回。
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